01

首先，Excel在入门基础知识、上手解决实际工作问题、深化技能实战方面比Python更容易；
其次，在对Excel已经很熟悉的情况下，我们知道Excel的每种功能的背后都是一行行代码，这一行行代码可以用Python来书写，可以通过“熟悉”的“现象”更能了解“不熟悉”的“本质”；
最后，在深入理解Excel功能背后的逻辑，对比着我比较熟悉的Excel操作去学习Python会比直接把Python当成一门计算机语言学习，从内心来讲更容易接受，无惧无畏。

02

1，就单次使用而言，Excel很多操作更快的，做一些分析用VLOOKUP、透视表等点点鼠标就能完成，连数据库方面Excel也能连，且大部分数据库都有导出Excel功能。我认为Python等编程语言的优势就在于自动化上，把很多重复操作固化为几行代码，曾基于Excel数据做过一段时间日报，每天要重复很多操作，后来用了Python一键输出数据，这是最提升效率的部分，另外的Python优势体现在复杂的模型以及海量数据上。
2，对比来学有两大意义:大部分数据岗或职场上接触数据较多的同学最直接用到的就是Excel，通过对比实现一个映射，降低了门槛;第二个就是能够实际用上，不至于说说学的那些知识用不上，看完书中的前几章节我很认同书中讲解的知识都是很实用的，类似于考试中的高频考点，不是冷门知识点。

03

1.每个工具都有他的优势和缺点。正常来说用excel来做一些简单的数据分析已经足够。但是进去到如今数据时代，信息量爆炸，excel处理一些大数据时就显得拙荆见肘了。而python具有易学，资源消耗少，各种完善的模块。使得python非常适合用在数据分析领域。
2.每个人都会接触到数据，而大部分人第一次以及使用最多的数据分析软件就是excel。因此在学习python数据分析时，对照excel来学习会更容易理解，同时更容易上手。比从头到尾介绍python各种数据分析的模块搞的大家云里雾里要好很多

04

1，数据分析最常用的还是excel，上手快，操作简便，但是数据量太大的时候就会处理不过来了。python不仅可以实现excel能做的操作，还可以完成excel不能做的操作。当然，这俩都是数据分析的工具，要想做好分析更重要的还是分析的思路以及数理知识，只是掌握更多的工具，以便更快更好地来完成分析。
2，对于excel和python，大部分人还是接触excel更多，对比excel来学习python更容易理解，有了对比也更容易记忆。之前也学过一点python的基础，但是不用到实际工作中就很容易忘记，希望这次能够掌握并使用起来。

05

1.学习python只不过是为了达到更好的完成数据分析效率及结果的一种工具。像类似的Excel，SQL等都是为了我们去做好数据分析的一种工具，只不过excel对于数据量大的处理效率不如python。
2.因为大多数人最开始接触的与数据相关的办公软件就是excel，对比excel去学习python能够让我们方便理解，并且去找相同点，让python看起来没有那么复杂，来加深对python的兴趣及学习。
3.把学习python当做是做一顿饭菜，想好做什么菜，准备什么菜，怎么处理干净这些菜，怎么去做这道菜以及最后端桌上菜。让大家一步一步跟着节奏来学习。

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1、做数据分析为什么要学习python？因为在处理大量数据的时候python处理速度快效率高，且它可以实现自动化，容易上手学习，python也可用来做算法模型。
2、对比Excel学习python：基于在数据分析领域功能的共性，从一个广为熟悉的领域（Excel）切入去学习一门编程语言（python）更容易被大众接受，学习效果会更好。

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1.因为处理业务时，当数据量较大时，Excel会出现崩溃卡死；人为操作时，会出现操作失误；处理一些重复性的工作。
2.我觉得Python等其他编程语言处理时，首先需要知道思路，而Excel可以作为这种思路的一个可视化展示。所以对照学习，即理解了Excel的处理思路，又了解了Python了可视化效果。

08

人都有惰性思维，当excel在进行数据分析面临的坑越来越多时，为什么没有更好的办法来解决，哦，有Python，相对excel，听说操作便利，容易上手，适用面更广，进阶面也广阔，对于数据分析的新手来说，这些都是次要的，重要的是，如何有效的学会Python，并将其用在实际中去解决实际问题，而如何学好，通过对比excel，来缓解对于新生事物的不适应，然后通过数据分析流程这条逻辑线，会更能理解和掌握。

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注释：内容来自公众号俊红的数据分析之路